中国海洋大学研究团队利用物种分布模型预测气候变化下南极电灯鱼栖息地分布
作者及发表信息
本研究由宋旭辉、刘阳（通讯作者）、罗燕萍、刘殊豪、田永军组成的中国海洋大学水产学院团队完成，成果发表于《中国海洋大学学报》（*Periodical of Ocean University of China*）2025年第55卷第7期，标题为《基于物种分布模型的南极电灯鱼栖息地分布研究》。
学术背景
南极电灯鱼（*Electrona antarctica*）是南大洋中层鱼类（mesopelagic fish，生活于海面下200-1000米弱光层）中生物量最丰富的物种之一，作为南大洋食物网的关键环节，其栖息地变化可能影响高营养级捕食者（如企鹅、海豹）和生物地球化学循环。然而，气候变化正通过改变海洋温度、盐度等环境因子，驱动南极物种分布变化。尽管已有研究关注南极磷虾等物种，但对南极电灯鱼栖息地变化的系统性研究仍较缺乏。
本研究旨在通过物种分布模型（Species Distribution Models, SDMs），结合多环境变量和未来气候情景，预测南极电灯鱼栖息地的时空变化，填补该领域的知识空白，并为南极生态系统保护提供科学依据。
研究流程与方法
1. 数据收集与处理
- 分布数据：从全球生物多样性信息数据库（GBIF）获取2004-2014年南极电灯鱼分布记录4550条，经去冗余和空间匹配（1°×1°栅格）后保留178条有效数据；补充中国第36-39次南极科考（2019-2022年）的70个站位实测数据用于模型验证。
- 环境变量：选取6个关键因子：
- 动态变量：海表温度（SST）、海表盐度（SSS）、叶绿素浓度（Chl-a）、海冰密集度（SIC）；
- 静态变量：离岸距离（LD）、水深（WD）。
- 通过皮尔逊相关系数（|r|<0.75）排除共线性，确保变量独立性。
2. 模型构建与验证
- 模型选择：使用R语言
biomod2包集成9种SDM算法，筛选出4种高精度模型（TSS>0.7，AUC>0.9）：
- 广义加性模型（GAM）、广义提升模型（GBM）、分类与回归树（CTA）、多元自适应回归样条（MARS）。
- 伪分布数据：为解决南极数据稀疏性，生成10倍于真实数据的伪分布点（随机重复3次），提升模型稳健性。
- 验证方法：10折交叉验证（80%训练集，20%测试集），利用中国科考数据计算混淆矩阵，宇航员海和阿蒙森海的预测准确率分别达91%和83%。
3. 未来情景预测
基于CMIP6（第六次国际耦合模式比较计划）的四种气候情景（SSP1-2.6至SSP5-8.5，对应21世纪末温升0.86-2.89℃），预测21世纪中期（2040-2050年）和末期（2090-2100年）的栖息地变化。
主要结果
当前分布特征
- 南极电灯鱼呈环极分布，高适宜性区域（HSI>0.6）集中于南极半岛东部及东南极海域，低适宜区位于威德尔海、罗斯海和阿蒙森海（HSI<0.3）。
- 关键环境因子贡献度：海冰密集度（52%）、离岸距离（51%）、海表温度（20%）。响应曲线显示，海冰覆盖率35%、离岸200 km、水温1℃时栖息地最适宜。
未来变化趋势
- 整体减少：四种情景下，21世纪末栖息地丧失幅度为5.87%（SSP1-2.6）至26.15%（SSP5-8.5）。
- 区域差异：
- 大西洋和印度洋扇区：栖息地向极地收缩，丧失18%-66%；
- 太平洋扇区：阿蒙森海远海出现新适宜栖息地（面积增长60%-156%），主因海冰减少和绕极深层水入侵导致的升温。
结论与价值
科学意义
- 首次系统评估南极电灯鱼对未来气候变化的响应，揭示其分布的区域异质性，为理解南大洋生态系统脆弱性提供新视角。
- 证实海冰密集度是影响南极中层鱼类分布的核心因子，补充了极地鱼类生态位理论。
应用价值
- 为南极海洋保护区规划（如阿蒙森海未来潜在栖息地保护）提供数据支持。
- 模型框架可扩展至其他极地物种（如南极磷虾）的栖息地预测。
研究亮点
方法创新：
- 集成多模型（GAM/GBM/CTA/MARS）提升预测精度，解决极地数据稀疏性问题。
- 首次将CMIP6气候情景与南极电灯鱼分布模型结合，增强预测可靠性。
重要发现：
- 揭示太平洋扇区可能成为气候变化下的“避难所”，挑战传统极地物种向极地迁移的单一认知。
- 提出南极电灯鱼对低温耐受性差的生理限制（缺乏抗冻蛋白）是其分布受限的关键机制。
其他有价值内容
- 局限性：模型未考虑生物交互（如捕食竞争）和季节性海冰动态，未来需结合实地追踪数据优化。
- 延伸方向：建议开展跨物种耦合研究，评估南极电灯鱼变化对食物网的级联效应。
（注：全文术语首次出现均标注英文原名，如“物种分布模型（SDMs）”）